Query Table

🚀 mcp_query_table プロジェクトドキュメント

このプロジェクトは、MCP クエリテーブルに関する操作を提供し、金融データの取得や分析に役立ちます。

🚀 クイックスタート

MCP サポート

まず、コンソールで python -m mcp_query_table -h を実行できることを確認してください。実行できない場合は、pip install mcp_query_table を実行してインストールしてください。

Cline では以下のように設定できます。command は python の絶対パス、timeout はタイムアウト時間（秒）です。各 AI プラットフォームでは応答時間が 1 分以上かかることが多いため、タイムアウト時間を大きく設定する必要があります。

STDIO 方式

{
  "mcpServers": {
    "mcp_query_table": {
      "timeout": 300,
      "command": "D:\\Users\\Kan\\miniconda3\\envs\\py312\\python.exe",
      "args": [
        "-m",
        "mcp_query_table",
        "--format",
        "markdown",
        "--endpoint",
        "http://127.0.0.1:9222",
        "--executable_path",
        "C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe"
      ]
    }
  }
}

SSE 方式

まず、コンソールで以下のコマンドを実行して MCP サービスを起動します。

python -m mcp_query_table --format markdown --transport sse --port 8000 --endpoint http://127.0.0.1:9222

その後、MCP サービスに接続できます。

{
  "mcpServers": {
    "mcp_query_table": {
      "timeout": 300,
      "url": "http://127.0.0.1:8000/sse"
    }
  }
}

MCP Inspector を使用したデバッグ

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_query_table --format markdown --endpoint http://127.0.0.1:9222

ブラウザを開いてページを切り替える操作は時間がかかり、MCP Inspector ページがタイムアウトすることがあります。http://localhost:5173/?timeout=300000 とすることで、タイムアウト時間を 300 秒に設定できます。

初めて MCP プロジェクトを作成する場合、様々な問題が発生する可能性があります。皆さんからの交流を歓迎します。

💻 使用例

MCP 使用テクニック

1. 2024 年で最も値上がり率が高い 100 銘柄の株を 2024 年 12 月 31 日の時点での総時価総額でランキング付けると、3 つのウェブサイトで結果が異なります。

   • 同花顺：2201 銘柄の株が表示され、上位 5 銘柄は工商銀行、農業銀行、中国移動、中国石油、建設銀行です。
   • 通达信：100 銘柄の株が表示され、上位 5 銘柄は寒武紀、正丹股份、汇金科技、万丰奥威、艾融ソフトウェアです。
   • 東方財富：100 銘柄の株が表示され、上位 5 銘柄は海光情報、寒武紀、光啓技術、潤澤科技、新易盛です。

2. 大規模言語モデルは問題を分割する能力が弱いため、適切な質問を行い、クエリ条件が変更されないようにする必要があります。以下の 2、3 番目の方法をおすすめします。

   • 2024 年で最も値上がり率が高い 100 銘柄の株を 2024 年 12 月 31 日の時点での総時価総額でランキング付ける

     大規模言語モデルはこのクエリを分割する可能性が高く、1 ステップのクエリが複数ステップに分割されることがあります。

   • 東方財富に「2024 年で最も値上がり率が高い 100 銘柄の株を 2024 年 12 月 31 日の時点での総時価総額でランキング付ける」と問い合わせる

     引用符で囲むことで、分割を防ぎます。

   • 東方財富のセクターに「昨年最も値下がり率が高い業種セクター」を問い合わせ、そのセクター内で昨年最も値上がり率が高い 5 銘柄の株を問い合わせる

     2 ステップに分けてクエリを行います。まずセクターをクエリし、次に株をクエリします。ただし、自動化は避けた方が良いです。なぜなら、最初のステップの結果で「今日の値上がり率」と「期間内の値上がり率」を理解できないため、対話的に修正する必要があります。

Streamlit サポート

同一ページで金融データをクエリし、手動で AI に入力して深層分析を行うことができます。詳細は streamlit ディレクトリ内の README.md ファイルを参照してください。

📚 ドキュメント

参考

• Selenium webdriver无法附加到 edge 实例，edge 的 --remote-debugging-port 选项无效
• MCP 协议文档